《数字信号处理》课程设计.doc

洪两建 有噪声的语音信号分析与处理成 绩指导教师：余尤好日 期：数字信号处理课程设计题 目： 语音信号滤波处理 姓 名： 院 系： 电子信息工程学系 专 业： 通信工程 班 级： 08 学 号： 指导教师： 2011年 6 月6语音信号滤波处理摘要：在matlab软件下对声音信号的处理，画出声音信号的时域波形，傅里叶变换画出频谱特性波形，对声音信号加以噪声，对加噪声音信号的分析设计滤波器，进行滤波恢复原来的声音信号。通过对原始声音信号和加噪声音信号以及滤波后的声音信号进行对比分析，达到设计的目的。关键词：matlab ；频域分析；傅里叶变换； 加噪 Fir滤波器；1 设计目的(1) 了解语音信号的产生、采集，绘制语音信号的频率响应曲线及频谱图，(2) 分析后进行滤波器的设计；(3) 利用MATLAB对语音信号进行分析和处理；(4) 最终滤除加噪的语音信号。2. 设计内容（1）在因特网上找一段语音信号，然后在Matlab软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数；（2）画出语音信号的时域波形，对采样后的语音信号进行快速傅立叶变换，得到语音信号的频谱特性；对语音信号分别加入正弦噪声和白噪声，画出加噪信号的时域波形和频谱图；（4）根据对加噪语音信号谱分析的结果，确定滤除噪声所需滤波器的技术指标，设计合适的数字滤波器，并画出滤波器的频域响应；（5）用所设计的滤波器对采集的信号进行滤波，在同一个窗口画出滤波前后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；利用sound(x)回放语音信号，验证设计效果；3. 设计要求（1）学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。（2） 掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。（3） 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。（4） 掌握 MATLAB 设计 FIR 和IIR 数字滤波器的方法。（5） 学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。4. 设计原理（1）语音信号的采集在MATLAB软件平台下，利用函数wavread（ ）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。wavread函数的调用格式如下：y=wavread(file)读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。y,fs=wavread(file)采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz）。 （2）用FFT作谱分析FFT即快速傅立叶变换，它是从DFT运算中发展起来的，利用系数 的对称性和周期性减少运算量。长度为N的序列直接计算DFT需要次复乘和次复加，而用FFT进行运算一般需要次复乘和次复加，从而使DFT的运算大大简化。用FFT对连续信号进行谱分析的步骤如下：Sc(t)LPFA/DDFT 图1 连续信号谱分析过程引入前置低通滤波器LPF是为了消除或减少时域连续信号转换成序列时可能出现的频谱混叠现象。表示时域有限的窗函数。（3）设计滤波器去除语音信号的噪声 通过wavread（）函数将语音信号读入，通过频率采样及fft ( )产生信号，并对之加噪，通过窗函数法设计滤波器滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。5. 设计过程5.1 语音信号的采集在因特网上找一段.wav语音文件，以文件名cc.wav存进MATLAB的work文件夹内。MATLAB软件平台下，利用wavread函数对语音信号进行采样，并记住采样频率和采样点数。画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。在MATLAB中利用fft函数对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性。运行结果如图一所示：clear;clc;close all;y,fs,nbits=wavread (cc.wav); sound(y,fs,nbits); n = length (y) ; %求出语音信号的长度Y=fft(y,n); figure(1)subplot(2,1,1);plot(0:1/fs:(n-1)/fs,y);title(原始语音信号的时域波形);grid on;subplot(2,1,2);plot(abs(Y);title(原始语音信号频域波形);grid on;从图可以看出原语音信号的频谱主要集中在低频区域，而高频区域较少，这正说明待处理的语音信号是一个低频信号。图2 语音原始波形5.2 语音信号的加噪与频谱分析利用MATLAB中的正弦函数产生噪声加入到语音信号中，并对其频谱分析，运行结果如图二所示：程序：t=0:1/fs:(n-1)/fs;noise=0.2*sin(5000*pi*2*t);%正弦函数产生噪声s=y+noise; %语音信号加入噪声sound(s,fs,nbits); S=fft(s); figure (2)subplot(2,1,1);plot(0:1/fs:(n-1)/fs,s);title(加噪语音信号的时域波形);grid on;subplot(2,1,2);plot(abs(S);title(加噪语音信号的频域波形);grid on;从图可以看出，加噪语音信号的频谱比原信号多了两个尖脉冲，加噪后的时域波形也有一定得变化，这是由于在原信号中加入正弦函数造成的。同时，通过语音回放可以感觉到加噪前后声音有明显的变化。图3 加噪后语音信号的波形5.3设计FIR数字滤波器对语音信号的分析，可以设计一个FIR低通滤波器的性能指标：截止频率为pi/3 （rad）来滤掉噪声，恢复原声音。结果如三所示：程序：%#设计一个截止频率为pi/3 rad的FIR数字滤波器，利用凯塞窗函数#%w=1/3;d=fir1(n-1,w,low,kaiser(n);D=fft(d,n);figure(3)plot(abs(D);title(FIR低通滤波器);grid on; 图4 Fir低通滤波器5.4用滤波器对加噪语音信号进行滤波及比较滤波前后语音信号的波形及频谱滤波前后语音信号的波形及频谱，如图四所示：程序：%#对加噪后的语音信号进行滤波#%S=fft(s,n);s1=S.*D.;y01=ifft(s1,n);c=y01(1:n/2);C=y01(n/2+1:n); %若无此两句，则会使滤波后所听到的句子前后颠倒。y0=C,c; sound(y0,fs,nbits); figure(4)subplot(2,2,1);plot(abs(S),b);title(滤波前语音信号的频域波形);grid on;subplot(2,2,2);plot(abs(s1),r);title(滤波后语音信号的频域波形);grid on;subplot(2,2,3);plot(s,b);title(滤波前语音信号的时域波形);grid on;subplot(2,2,4);plot(y0,g);title(滤波后语音信号的时域波形);grid on;通过图可以看出，对于低通滤波器滤波后信号的频谱只保留了原信号的低频部分，噪声信号因在高频区域而被滤除。通过语音回放可以听出干扰叫声已经消失，语音信号已和原信号相当接近，但由于低频部分被滤除，所以所得的语音信号仍有微小的失真。 图5 滤波前后语音信号波形的对比6 总结 一周的语音信号处理的课程设计后，我对数字信号处理有了更进一步的理解。通过这次课程设计让我知道了，我们平时所学的知识如果不加以实践的话等于是纸上谈兵。实际操作和课本上的知识有很大关联，但又高于课本，设计要求我们在以后的学习中注意把课本上锁学到的知识和实践联系起来，通过这次课程设计，不但控股了所学知识，也使我把理论与实践从真正意义上结合起来，增强了学习兴趣，考验了查阅相关文献资料，和组织材料的能力。课程设计只要是我们理论知识的延伸，它的目的主要是要在设计中发现问题，并且自己要能找到结局问题的方案，形成一种独立意思。本次课程设计，使我对采样定理、离散福利叶变换、使用线性变换和窗函数方法设